Федеративное обучение для визуального обхода препятствий в мобильных роботах

Федеративное обучение - это подход к машинному обучению, который позволяет нескольким устройствам или системам совместно обучать модель без обмена данными. Это особенно полезно для автономных мобильных роботов, поскольку позволяет им обучать модели, адаптированные к их конкретной среде и задачам, сохраняя конфиденциальность собираемых ими данных. Цель исследования состоит в том, чтобы научить модель распознавать и классифицировать различные типы объектов или обходить препятствия в окружающей среде. Материалы и методы: использовано федеративное машинное обучение для обучения моделей различным задачам, таким как распознавание объектов, обход препятствий, локализация и планирование пути с помощью автономного мобильного робота, работающего на складе. Робот оснащен датчиками и процессором для сбора данных и выполнения задач машинного обучения. Робот должен связываться с центральным сервером или облачной платформой, которая координирует процесс обучения и собирает обновления моделей с разных устройств. Нейронная сеть обучена с использованием алгоритма PID для генерации управляющего сигнала, который регулирует положение или другую переменную системы на основе разницы между желаемыми и фактическими значениями, используя относительные, интегративные и производные условия для достижения желаемой производительности. Результаты. Даже при условии тщательного проектирования и исполнения существует несколько проблем при реализации федеративного обучения в автономных мобильных роботах, включая необходимость обеспечения конфиденциальности и безопасности данных, а также необходимость управления коммуникациями и вычислительными ресурсами, необходимыми для обучения модели. Заключение. Был сделан вывод о том, что федеративное обучение позволяет автономным мобильным роботам постоянно повышать свою производительность и адаптироваться к изменяющимся условиям, а также потенциально улучшать эффективность стратегий обхода препятствий на основе зрения и позволяет им быстрее и эффективнее учиться и адаптироваться, что приводит к созданию более надежных и автономных систем.